ASSOCIAÇÃO ENTRE CONSUMO ALIMENTAR, COMPOSIÇÃO CORPORAL E DESEMPENHO FÍSICO DE ATLETAS PROFISSIONAIS
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Associar a ingestão alimentar, antropometria e desempenho esportivo de atletas profissionais. Métodos: Foram aferidos peso, altura, circunferências e pregas cutâneas e aplicado questionário de frequência alimentar. Realizou-se testes YYIR1 e RAST, dividindo-se os atletas em desempenho adequado (DA) e inadequado (DI), segundo o Índice de Fadiga (IF) e VO2max. Os dados foram submetidos aos testes T de Student, Qui-Quadrado e correlação de Pearson, com p<0,05. Resultados: Avaliou-se 32 atletas, adultos (59,4%), homens (87,5%), com 27,16±12,1 anos, 72,43±14,6 kg, IMC de 24,48±3,2 kg/m2 e com 15,75±6,6% de gordura (%GC). A ingestão foi de 45,78±12,25 kcal/kg/dia, 2,7±0,85 g/kg/dia de proteína, 1,51±0,39 de lipídios e 5,22±1,80 de carboidratos. O IF médio foi de 7,17±1,32 W.seg-1 no DA e 43±16,29 no DI e VO2max de 41,3±2,21 ml/min/kg no DA e 39,35±0,97 no DI. Houve diferença estatística entre DA e DI nos testes RAST e YYIR1 quanto a idade (p=0,002 e p=0,0001) e circunferência da cintura (CC) (p=0,005 e p=0,024). Observou correlação entre IMC com potência média (Pmed) (r=-0,369) e consumo proteico (cP) (r=-0,416); da CC com IF (r=-0,517) e cP (r=-0,0,392); do %GC com potência máxima (r=-0,474), Pmed (r=-0,630) e cP (r=-0,433) e do IF com consumo lipídico (r=-0,396). Conclusão: Atletas com índices antropométricos inferiores obtiveram melhores resultados de desempenho físico e maior consumo proteico, indicando possível associação entre essas variáveis.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".